Καλώς ήρθατε να μάθετε για την εταιρεία μας

Leave Your Message

Πώς να δημιουργήσετε ένα σύστημα ιχνηλασιμότητας σε ένα εργοστάσιο της Andy Biotech:
Μια μελέτη περίπτωσης εκχυλίσματος φλούδας ροδιού

Βασικό Πλαίσιο του Συστήματος Ιχνηλασιμότητας

Ένα σύστημα ιχνηλασιμότητας χρησιμοποιεί μοναδικούς κωδικούς αναγνώρισης (π.χ. κωδικούς QR, ετικέτες RFID) για την καταγραφή και παρακολούθηση προϊόντων από τις πρώτες ύλες έως τις πωλήσεις, καλύπτοντας την παρακολούθηση προς τα εμπρός (από την καλλιέργεια έως την κατανάλωση) και την αντίστροφη ιχνηλάτηση (από την κατανάλωση πίσω στην πηγή). Ο βασικός στόχος είναι η επίτευξη «ιχνηλασιμότητας προέλευσης, παρακολούθησης κατεύθυνσης και υπεύθυνης ευθύνης». Για τα εργοστάσια φυτικών εκχυλισμάτων, τα βασικά στάδια περιλαμβάνουν:

1. Ιχνηλάτηση καλλιέργειας πρώτης ύλης (κινεζική φυτική ιατρική)
2. Έλεγχος παραγωγής και επεξεργασίας
3. Διαχείριση αποθήκευσης και εφοδιαστικής
4. Πλατφόρμα πληροφοριών και ενσωμάτωση τεχνολογίας
Βασικό Πλαίσιο του Συστήματος Ιχνηλασιμότητας

Βήματα Εφαρμογής για την Ιχνηλασιμότητα Εκχυλίσματος Φλούδας Ροδιού

σύστημα (1)
01

Ιχνηλάτηση Καλλιέργειας Πρώτης Ύλης (Έλεγχος Πηγής Φλούδας Ροδιού)

· Αναγνώριση οικοπέδου και περιβαλλοντική παρακολούθηση: Αντιστοιχίστε μοναδικούς κωδικούς (π.χ., συντεταγμένες GPS: 34°26′Β, 108°57′Α) στις βάσεις φύτευσης ροδιών, καταγράφοντας το pH του εδάφους, την περιεκτικότητα σε οργανική ύλη (διατηρώντας δύο δεκαδικά ψηφία, π.χ., 1,25%), την ετήσια βροχόπτωση κ.λπ. Για παράδειγμα, η πρώτη ύλη φλούδας ροδιού πρέπει να προσδιορίζει την ποικιλία ως "Pomegranate Punica granatum L." και να διατηρεί τα πιστοποιητικά αναγνώρισης πηγής σπόρων.
· Καταγραφή της καλλιεργητικής διαδικασίας: Χρησιμοποιήστε αισθητήρες IoT για τη συλλογή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο σχετικά με το φως, τη θερμοκρασία και την υγρασία, και για την καταγραφή της χρήσης λιπασμάτων και φυτοφαρμάκων (π.χ., εισαγωγή αριθμών πιστοποιητικών καταχώρισης). Οι βασικές γεωργικές δραστηριότητες (π.χ. κλάδεμα, συγκομιδή) απαιτούν την αποστολή φωτογραφιών στο σύστημα.
· Συγκομιδή και πρωτογενής επεξεργασία: Επισημάνετε τη φλούδα ροδιού με τους αριθμούς παρτίδας (π.χ., 2025SLP001), τα μέρη συγκομιδής (φλούδα), τα έτη ανάπτυξης (π.χ., 3 έτη) και καταγράψτε τις μεθόδους ξήρανσης (ξήρανση στον ήλιο/ξήρανση σε φούρνο) και τους κωδικούς εξοπλισμού κατά την πρωτογενή επεξεργασία.
σύστημα (2)
02

Ιχνηλάτηση Παραγωγής και Επεξεργασίας (Παραγωγή Διαφανούς Εκχυλίσματος)

· Συσχέτιση εισόδου υλικού και παρακολούθηση παραμέτρων διεργασίας: Σαρώστε ετικέτες RFID των πρώτων υλών φλούδας ροδιού κατά την αποθήκευση, συνδέοντάς τες με παρτίδες παραγωγής εκχυλίσματος. Καταγράψτε βασικές παραμέτρους διεργασίας, όπως η συγκέντρωση διαλύτη εκχύλισης (70% αιθανόλη), η θερμοκρασία (80°C ± 2°C) και οι καμπύλες πίεσης. Εάν χρησιμοποιείται blockchain, τα έξυπνα συμβόλαια μπορούν να αποθηκεύσουν τιμές κατακερματισμού παραμέτρων σε ένα κατανεμημένο βιβλίο καταγραφής για την αποφυγή παραβίασης.
· Εισαγωγή δεδομένων ποιοτικού ελέγχου: Διεξαγωγή δοκιμών συστατικών HPLC (π.χ. περιεκτικότητα σε πουνικαλαγίνη ≥40%) και δοκιμών μικροβιακών ορίων για το εκχύλισμα φλούδας ροδιού, συνδέοντας τα αποτελέσματα με κωδικούς ιχνηλασιμότητας. Τα μη συμμορφούμενα προϊόντα ενεργοποιούν αυτόματα προειδοποιήσεις και απαγορεύεται να προχωρήσουν.
  • Τεχνική εφαρμογή

    Με βάση την πλατφόρμα 5G+ Internet of Things, μετάδοση δεδομένων φύτευσης και επεξεργασίας σε πραγματικό χρόνο.

  • Τυποποιημένη διαχείριση

    Δημιουργήστε τυποποιημένα σύνολα δεδομένων για 120 ιχνηλάσιμες ποικιλίες (όπως το σαφράν) και η φλούδα ροδιού μπορεί να αναφέρεται σε αυτό το μοντέλο.

  • Πολυμερής συνεργασία

    Διασύνδεση δεδομένων με πλατφόρμες όπως η Pan 'an, Zhejiang και η Baiyao, Yunnan, για την επίτευξη διαπεριφερειακής ιχνηλασιμότητας.

Σύνοψη Αξίας Υλοποίησης

Μέσω του συστήματος ιχνηλασιμότητας, τα εργοστάσια εκχυλίσματος φλούδας ροδιού μπορούν να ανακαλούν με ακρίβεια προβληματικές παρτίδες (όπως αυτές με υπερβολικά υπολείμματα φυτοφαρμάκων), μειώνοντας τις απώλειες. Ταυτόχρονα, ενισχύουν την εμπιστοσύνη της επωνυμίας. Στο μέλλον, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ενσωματωθεί για τη βελτιστοποίηση της έγκαιρης προειδοποίησης κινδύνου, όπως η πρόβλεψη της καλύτερης περιόδου συγκομιδής ή η εξαγωγή παραμέτρων διεργασίας.
01

Βασικά σημεία ιχνηλασιμότητας